ARTA - Lors de la Conférence Apsara de 2025, Alibaba cloud a officiellement lancé le Qwen1-Max, le dernier et le plus grand modèle de grande terre (LLM) d’Alibaba, qui compte plus de 1 billion de paramètres.
ina avec les modes Instruct (non-thinking) et Thinking, le dernier modèle d’Alibaba a réussi à enregistrer une performance impressionnante dans une variété de mesures, en particulier dans la génération de codes et les capacités d’agent.
En cas d’instruction, Qwen1-Max a réussi à obtenir un score de 69,6 sur Swe- bench, une norme d’évaluation importante pour mesurer la capacité des MPME à résoudre des problèmes logiciels du monde réel.
, en outre, le modèle montre également une performance extraordinaire sur le banc Tau2), un télécopédent qui teste les agents de conversation, en particulier lors de l’utilisation d’outils - une compétence de base pour construire des agents intelligents capables d’agir.
an Qwen3 en plus du Qwen1-Max, Alibaba présente également une nouvelle gamme de modèles Qwen3 qui comprend un traitement visuel et multimodal du langage :
Qwen1-VL: le modèle de vision-langsung le plus sophistiqué de la famille Qwen à ce jour. Son architecture mixture-of-experts (MoE) permet des applications flexibles, en prenant en charge la programmation visuelle des images ou des vidéos aux cartographies 3D.
Qwen1-Omni : un omni multilingue end-to-end capable de traiter des textes, des images, du son et des vidéos, tout en fournissant des réponses en temps réel en texte et par paroles naturelles.
3D est également mis à jour pour Qwen1-Coder et Qwen1-Imagie-Edit. Cette nouvelle version de Qwen1-Code offre une vitesse de perçabilité plus rapide et une sécurité du code améliorée.
Qwen1-Immage-Edit a été mis à jour pour prendre en charge une édition en plusieurs images avec une consistance visuelle significativement améliorée.
Alibaba a également introduit fun, une famille de modèles de droit de vote équipés de capacités avancées dans l’introduction et la synthèse du son multilingue.
in comporte la série fun-ASR, un modèle optimisé d’automatique d’autonomisation du discours en fin et Fun-C pôVoice, un modèle de synthèse sonore de haute qualité conçu pour produire des sons audibles naturels dans une variété de langues.
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